Aplicación de Deep Learning sobre imágenes topográficas para mejorar la precisión del diagnóstico de queratocono en una clínica de Lima

Julca Villarreal, Bryan Fabián

Publicación:
Aplicación de Deep Learning sobre imágenes topográficas para mejorar la precisión del diagnóstico de queratocono en una clínica de Lima

dc.contributor.advisor	Tinoco Reyes, David Alejandro
dc.contributor.author	Julca Villarreal, Bryan Fabián
dc.date.accessioned	2021-07-14T01:27:15Z
dc.date.available	2021-07-14T01:27:15Z
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	El objetivo principal del presente trabajo de investigación es emplear herramientas tecnológicas que puedan clasificar correctamente imágenes topográficas de la enfermedad del queratocono, mediante el aprendizaje de detección de patrones que posteriormente servirán para realizar detecciones preventivas. El algoritmo que se utilizó para realizar las clasificaciones ha sido de redes neuronales convolucionales así como un pre-procesamiento de imágenes para retirar el ruido que puede limitar el aprendizaje de la red neuronal, dando como resultado 1908 imágenes correctamente clasificadas de un total de 2073 imágenes distribuidas entre ojos normales y que padecen de queratocono, lo que equivale a un 92.04%	es_ES
dc.description.uri	Tesis	es_ES
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.14005/11684
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad San Ignacio de Loyola	es_ES
dc.publisher.country	PE	es_ES
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source	Universidad San Ignacio de Loyola	es_ES
dc.source	Repositorio Institucional - USIL	es_ES
dc.subject	Centro médico	es_ES
dc.subject	Lucha contra las enfermedades	es_ES
dc.subject	Programación informática	es_ES
dc.subject	Sistema experto	es_ES
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
dc.title	Aplicación de Deep Learning sobre imágenes topográficas para mejorar la precisión del diagnóstico de queratocono en una clínica de Lima	es_ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type	Publication
renati.advisor.dni	70350570
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-5394-7033
renati.author.dni	72878530
renati.discipline	413596
renati.juror	Marin Tena, Cecilia Milagros
renati.juror	Prada Baca, Katia
renati.juror	Castro Burgos, Silvia Rosa
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Ingeniería	es_ES
thesis.degree.grantor	Universidad San Ignacio de Loyola. Facultad de Ingeniería. Carrera de Ingeniería Empresarial y de Sistemas	es_ES
thesis.degree.level	Título Profesional	es_ES
thesis.degree.name	Ingeniero Empresarial y de Sistemas	es_ES
thesis.degree.program	Carreras Universitarias para Personas con Experiencia Laboral (CPEL)	es_ES